Applicazioni Big Data in agricoltura: ruolo, importanza e sfide

I big data sono un'ampia raccolta di dati strutturati e non strutturati che possono essere estratti per ottenere informazioni e analizzati per creare sistemi predittivi per un migliore processo decisionale. Oltre al governo, alle telecomunicazioni, alla sanità, al marketing, all'istruzione e a diversi settori industriali, le applicazioni dei big data in agricoltura stanno guadagnando slancio poiché tecnologie come gadget per il monitoraggio del bestiame, droni e sensori del suolo stanno generando grandi volumi di dati per supportare l'agricoltura basata sui dati. L'obiettivo finale è aiutare gli agricoltori, gli agricoltori e gli scienziati ad adottare pratiche agricole benefiche.

Cosa sono i big data?

Quando sorge una domanda su cosa siano i big data, si tratta di una raccolta di dati grandi, complessi e non elaborati che viene chiamata "big data". A causa della complessità, i big data non possono essere elaborati dalle tradizionali applicazioni di elaborazione e gestione dei dati e richiedono strumenti avanzati in grado di analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. I big data sono caratterizzati da alcune caratteristiche uniche: volume, varietà, velocità, variabilità, veridicità e complessità. Questo vasto serbatoio di informazioni deve essere studiato, archiviato ed elaborato sistematicamente per le sue applicazioni nel settore pubblico, nella ricerca scientifica, nell'agricoltura, nell'industria, ecc.

Applicazioni dei big data

Governo - L'afflusso di dati da fonti come sensori, satelliti, telecamere a circuito chiuso e telecamere del traffico, chiamate, e-mail, social media, spazi IT, università, ecc. richiede un'archiviazione e un'analisi efficienti dei dati per una migliore governance e gestione del settore pubblico.

Banche – Le applicazioni dei big data nel settore bancario e assicurativo gestiscono enormi quantità di dati. L'analisi dei big data viene utilizzata per archiviare i dati, migliorare la scalabilità e ricavare informazioni dettagliate sul business.

Sanità – Il problema dei silos di comunicazione che affligge il settore sanitario può essere notevolmente ridotto con l'applicazione di protocolli basati su big data.

Telecom: l'analisi in tempo reale dei big data fornisce previsioni utili per ricavare informazioni e strategie aziendali come la fornitura di servizi che generano entrate, tenendo presente le considerazioni sulla rete e sui clienti.

Big data in agricoltura

Le applicazioni dei big data in agricoltura sono una combinazione di tecnologia e analisi. Implica la raccolta, la compilazione e l'elaborazione tempestiva di nuovi dati per aiutare scienziati e agricoltori a prendere decisioni migliori e più informate. I processi agricoli stanno diventando sempre più data-enabled e data driven, grazie a macchine e sensori intelligenti che generano grandi quantità di dati agricoli.

Gli strumenti tradizionali vengono sostituiti da macchine dotate di sensori in grado di raccogliere dati dai loro ambienti per controllarne il comportamento, come termostati per la regolazione della temperatura o algoritmi per l'implementazione di strategie di protezione delle colture. La tecnologia, combinata con fonti di big data esterne come dati meteorologici, dati di mercato o standard con altre aziende agricole, sta contribuendo al rapido sviluppo dell'agricoltura intelligente.

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Ruolo dei big data in agricoltura

Sostenibilità, sicurezza alimentare globale, sicurezza e maggiore efficienza sono alcune delle questioni critiche che vengono affrontate dalle applicazioni dei big data in agricoltura . Indubbiamente, questi problemi globali hanno esteso la portata dei big data oltre l'agricoltura e ora coprono l'intera catena di approvvigionamento alimentare. Con lo sviluppo dell'Internet of Things, varie componenti dell'agricoltura e della filiera sono connesse in modalità wireless, generando dati accessibili in tempo reale.

Le principali fonti di dati includono operazioni, transazioni, immagini e video acquisiti da sensori e robot. Tuttavia, l'estrazione di tutto il potenziale di questo repertorio di dati risiede in un'analisi efficiente. Lo sviluppo di applicazioni relative alla gestione del rischio, all'implementazione dei sensori, alla modellazione predittiva e al benchmarking è stato possibile grazie ai big data.

Stakeholder coinvolti

I fornitori di tecnologia e input sono gli attori tradizionali che offrono le loro piattaforme e soluzioni agli agricoltori. I rischi per la privacy e la sicurezza dei dati costringono gli agricoltori a formare coalizioni per trarre vantaggio dai loro dati, creando un ambiente vicino e proprietario. I big data attirano anche start-up, aziende private, aziende tecnologiche non agricole e istituzioni pubbliche.

L'organizzazione delle parti interessate determina l'infrastruttura delle soluzioni di big data, sia proprietaria che open source. Lo sviluppo di applicazioni di big data in agricoltura porterà gli agricoltori a diventare franchising in catene di approvvigionamento lunghe integrate o uno scenario in cui gli agricoltori collaborano con i fornitori e il governo per impegnarsi in filiere corte.

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In che modo l'analisi dei big data sta trasformando l'agricoltura?

Aumentare la produttività – I dati raccolti da trattori dotati di GPS, sensori del suolo e altre fonti esterne hanno aiutato a una migliore gestione di semi, pesticidi e fertilizzanti, aumentando al contempo la produttività per nutrire la popolazione globale in costante aumento.

Accesso alle informazioni sul genoma delle piante – Ciò ha consentito lo sviluppo di utili tratti agronomici.

Previsione delle rese: i modelli matematici e l'apprendimento automatico vengono utilizzati per raccogliere e analizzare i dati ottenuti da resa, sostanze chimiche, clima e indice di biomassa. L'uso di sensori per la raccolta dei dati riduce il lavoro manuale errato e fornisce informazioni utili sulla previsione della resa.

Gestione del rischio : l'agricoltura basata sui dati ha mitigato i fallimenti dei raccolti dovuti al cambiamento dei modelli meteorologici.

Sicurezza alimentare: la raccolta di dati relativi a temperatura, umidità e sostanze chimiche riduce il rischio di deterioramento degli alimenti mediante il rilevamento precoce di microbi e altri contaminanti.

Risparmio: l'agricoltura basata sull'intelligenza artificiale e sull'analisi dei dati genera risparmi significativi per il settore agricolo.

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Sfide nell'implementazione di soluzioni di big data in agricoltura

• La generazione di dati di buona qualità è una preoccupazione fondamentale nei sistemi informativi di gestione delle aziende agricole e i grandi dati in tempo reale fanno ben poco per alleviare il problema.
• L'applicazione rigorosa dei problemi di proprietà dei dati, privacy e sicurezza impedisce l'innovazione.
• Il grande volume di dati non strutturati ed eterogenei richiede esperti di dominio e data scientist qualificati.
• Un modello di business di successo richiede un'integrazione sostenibile dei dati da tutte le fonti, che è spesso un compito arduo.
• I modelli di business devono essere tali da consentire un'equa condivisione tra le parti interessate.
• C'è una sfida nello sviluppo di soluzioni accessibili per gli agricoltori nei paesi in via di sviluppo.

Sommario

L'analisi dei big data ha influenzato alcuni dei settori più critici dell'economia e continuerà a farlo. Le applicazioni dei big data in agricoltura sono ancora agli albori, con sfide che devono essere affrontate. Il pieno potenziale dei big data sarà realizzato se gli agricoltori e le parti interessate si uniranno per sviluppare e adottare tecniche innovative di gestione delle colture basate sui dati e abilitate ai dati.

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